## Sistem Klasifikasi Kondisi Pita Suara dengan Metode
Decision Tree
Hertiana Bethaningtyas 1 , Suwandi 2 , Chintia Dara Anggraini 3
Abstract— This paper presents the study of pathological vocal cords classification using digital image processing. There are six classifications of vocal cords,  including  the normal vocal cords condition. Before the classification process, image vocal cords are extracted to obtain the characteristics or information of objects in the image. In this study, shape measurement is used to extract the glottis contour of the vocal cords that can be analyzed and classified. The process of measuring the glottis contour of vocal cords requires the vocal image in the binary image. To get  the binary image, this study uses a method to automatically obtain the glottis area segmentation without user initialization. The segmentation is mainly based on active contour, which is  Chan- Vese algorithm. The result of this study can optimize glottis contour extraction and results of the classification training process using Decision Tree algorithm obtains an accuracy of 98.3%.
Intisari—  Makalah ini menyajikan studi tentang klasifikasi kondisi  pita suara menggunakan pengolahan citra digital. Ada enam klasifikasi dari pita suara termasuk kondisi normal pita suara. Sebelum proses klasifikasi, gambar pita suara diekstraksi untuk mendapatkan karakteristik atau informasi objek dalam gambar. Dalam makalah  ini digunakan pengukuran bentuk untuk mengekstrak kontur glotis pita suara yang dapat dianalisis dan diklasifikasikan. Proses mengukur kontur glotis pita suara membutuhkan  citra biner pita suara. Untuk mendapatkan citra biner  digunakan  metode  segmentasi otomatis tanpa inisialisasi pengguna. Segmentasi  dilakukan  menggunakan kontur aktif, yaitu algoritme Chan-Vese. Hasil studi ini dapat mengoptimalkan ekstraksi kontur glotis pita suara dan hasil dari proses pelatihan klasifikasi yang menggunakan algoritme  pohon keputusan mendapatkan akurasi 98,3%.
Kata Kunci— Pita Suara, Pengukuran Bentuk, Algoritme Chan- Vese, Algoritme Pohon Keputusan.

## I. P ENDAHULUAN
Pentingnya  diagnosis dari spesialis otorhinolaryngology dalam studi patologi pita suara sangat tinggi. Diagnosis dan perawatan medis kondisi pita suara  sangat  bergantung pada analisis subjektif oleh tenaga medis atau dokter spesialis THT berdasarkan citra yang diambil oleh kamera endoskopi [1]. Pita suara  terdiri atas  lipatan kembar selaput lendir yang membentang horizontal pada laring.  Getaran pada lipatan kembar tersebut akan menghasilkan suara pada setiap orang [2].
Kondisi pita suara dapat mengalami gangguan fisiologis sementara atau permanen yang mengakibatkan perubahan suara yang dihasilkan, sehingga menyebabkan terganggunya aktivitas sehari-hari dalam berkomunikasi, bahkan mengakibatkan kematian  [3].  Salah satu gold standard yang digunakan oleh dokter untuk melakukan diagnosis kondisi pita suara adalah dengan menggunakan alat laringoskop. Prosedur laringoskop  yang ada saat ini  hanya pada tahap mengamati getaran pada lipatan kembar dan bentuk dari kontur glotis pada pita suara yang  ditampilkan pada layar  monitor. Sedangkan untuk deskripsi digital yang objektif belum tercatat secara optimal. Pengukuran geometris struktur tenggorokan cukup sulit dilakukan karena sistem optik menggunakan laringoskop yang keras dan tidak  fleksibel  [4],  sehingga hasil  diagnosis dokter dapat bervariasi bergantung pada keahlian dan pengalaman dokter yang melakukan prosedur tersebut.
Berdasarkan  hal tersebut,  makalah  ini bertujuan untuk membantu dokter mendeteksi dan mengevaluasi penyakit pita suara dengan menggunakan teknologi pemrosesan sinyal berbasis  citra  (gambar). Sistem  klasifikasi  ini dapat menjadi referensi bagi dokter dalam hal diagnosis kelainan pada pita suara. Dalam sebuah penelitian mengenai deteksi penyakit pita suara dengan metode Moore Neighbor Tracing menggunakan teknologi pemrosesan citra, diperoleh nilai akurasi 85,83% dan dapat mengklasifikasikan kelainan pada pita suara:  Paralisis, Papilloma,  Granuloma, Nodul/Kista. Studi ini memperoleh kontur  glotis pita suara dengan metode Moore Neighbor Tracing . Sebelum mendapatkan kontur glotis  dari pita suara, gambar diproses menjadi citra biner dengan hitam sebagai area glotis dan putih sebagai latar belakang. Koordinat dari kontur glotis  yang dihasilkan membentuk dasar dari klasifikasi parameter kelainan pada pita suara [5]. Dalam penelitian tersebut, pemrosesan gambar masih dilakukan secara manual oleh pengguna seperti proses rotasi, fitting , dan multiple grayscale .
Berdasarkan  survei yang ditemukan dalam literatur, dinyatakan  bahwa tidak ada pengukuran universal untuk menilai kualitas  keluaran  segmentasi  dan  proses segmentasi biasanya dilakukan sebelum mengekstraksi ciri atau fitur pada citra  [6].  Dalam makalah ini,  pemrosesan gambar tidak dilakukan  secara  manual lagi,  dengan cara mengoptimalkan proses segmentasi kontur glotis menggunakan algoritme Chan- Vese . Pada penelitian sebelumnya, proses segmentasi citra pita suara menggunakan filter gabor dikombinasikan dengan metode Chan-Vese untuk menganalisis kontur glotis dan error area segmentasi citra kontur glotis  [7].  Makalah  ini mengoptimalkan metode segmentasi kontur glotis berdasarkan kontur aktif Chan-Vese pada citra pita suara agar kontur glotis terdeteksi secara otomatis  tanpa inisialisasi seperti metode Moore Neighbor Tracing .
1,2 Dosen, Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu Bandung 40257 Indonesia  (tlp:  +62 (22) 7564 108; fax:  -; e-mail: hertiana@telkomuniversity.ac.id, suwandi@telkomuniversity.ac.id)
3 Mahasiswa, Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu Bandung 40257 Indonesia  (tlp:  +62 (22) 7564 108; fax:  -; e-mail: chintianggraini@student.telkomuniversity.ac.id)
Untuk klasifikasi kondisi pita suara,  makalah ini menggunakan metode decision tree . Berdasarkan penelitian dengan metode decision tree pada proses peningkatan analisis pengenalan citra kontur glotis, ditemukan peningkatan efisiensi pada operasional sistem dan nilai karakteristik yang akurat untuk mengidentifikasi kontur glotis kondisi pita suara normal dan nodul [8]. Oleh karena itu, berdasarkan referensi tersebut, untuk meningkatkan akurasi klasifikasi kondisi pita suara, makalah ini menggunakan klasifikasi menggunakan metode decision tree dengan  menganalisis pengukuran bentuk kontur glotis berupa nilai area dan eccentricity .

## II. M ETODOLOGI

## A. Kelainan pada Pita Suara
Pita suara merupakan salah satu organ pada tubuh manusia yang berfungsi memproduksi suara. Pita suara adalah otot pada laring yang menggetarkan udara yang berasal dari paru-paru sehingga menghasilkan suara. Kelainan pada pita suara dapat ditandai dengaan suara menjadi serak. Dalam dunia  medis kelainan pita dapat diamati dengan menggunakan laringoskop/stroboskop. Ciri yang teramati merupakan bentuk fisik dari citra suara secara langsung, seperti  terdapat bintil, adanya pembengkakan, kelumpuhan, dan lainnya [5].
Kelainan pada pita suara dapat mengubah bentuk dari kontur area glotis. Gbr. 1 memperlihatkan beberapa kondisi pada pita suara yang mengalami kelainan.
Gbr.  1  Kondisi  pita  suara: (a) normal [5], (b) nodul [5], (c) kista [9], (d) granuloma [10], (e) papilloma [11], dan (f) paralisis [12].
Kelainan pada pita suara dapat disebabkan oleh berbagai faktor. Beberapa jenis kelainan, yaitu nodul , kista, granuloma , papilloma , dan paralisis,  dapat mengubah bentuk dari kontur glotis pita suara. Kontur glotis merupakan tepi pita suara bagian dalam. Gbr. 2 menunjukkan anatomi pita suara manusia.

## B. Pengolahan Citra Digital
Pemrosesan citra secara digital bertujuan untuk meningkat- kan kualitas gambar sehingga mudah ditafsirkan oleh manusia atau mesin,  dalam hal ini komputer. Ada beberapa operasi pemrosesan citra dalam makalah ini.
1) Citra Keabu-abuan: Keabu-abuan  adalah teknik meng- ubah  citra  warna (RGB)  menjadi  citra  abu-abu.  Citra RGB (merah, hijau, dan biru) dapat disebut citra warna asli, disimpan dalam array berukuran m × n × 3 yang mendefinisikan merah, hijau, dan biru untuk setiap piksel.  Setiap komponen warna
diberi nilai antara 0 dan 255. Untuk mengonversi ke citra skala abu-abu, ketiga komponen RGB harus dijumlahkan dan dibagi tiga, sehingga menjadi satu komponen yang menyimpan nilai piksel antara 0 (hitam) dan 255 (putih), sedangkan nilai antara 0-255 berwarna abu-abu [14]. Secara matematis, konversi citra RGB menjadi citra skala abu-abu ditunjukkan dalam (1).
𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾 − 𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝑎𝑎 = ( 𝑅𝑅+𝐺𝐺+𝐵𝐵 ) 3 . (1)
2) Citra Biner: Citra  biner adalah citra  yang hanya terdiri atas dua warna, dengan skala 0 untuk hitam dan skala 1 untuk putih. Untuk mengubah citra  menjadi format  citra  biner, umumnya  citra  diubah menjadi format skala abu-abu terlebih dahulu [14]. Setelah citra menjadi format abu-abu, citra diubah menjadi format gambar biner menggunakan (2).
𝜏𝜏𝜏𝜏 ( 𝑥𝑥 ) = � 0, 0 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 𝜏𝜏 1, 𝑥𝑥 > 𝜏𝜏 (2)
dengan nilai x adalah sinyal yang diuji, berada di bawah nilai threshold atau tidak, dan θ adalah nilai threshold . Jika nilai x lebih besar daripada threshold , maka nilai x akan menjadi 1, sedangkan untuk nilai x yang lebih kecil dari nilai threshold , maka nilai x akan menjadi 0 dalam skala format citra biner .
3) Algoritme  Chan-Vese: Algoritme  Chan-Vese  adalah algoritme  segmentasi  citra  yang pada dasarnya merupakan metode  kontur aktif. Kontur tersebut dipengaruhi oleh informasi yang ditemukan di area di dalam kontur aktif dan area di luar kontur aktif yang memungkinkannya tidak terpengaruh oleh tepian. Model Chan-Vese  adalah kontur aktif berbasis daerah, sehingga sebagai hasilnya, fungsi meminimalkan energi di wilayah dalam dan luar kontur  [15]-[17]. Fungsi energi yang digunakan dalam model Chan-Vese  dapat didefinisikan dengan (3).
𝐸𝐸 ( 𝐶𝐶 , 𝐾𝐾 , 𝑣𝑣 ) = 𝜆𝜆 1 ∬ ( 𝐼𝐼 − 𝐾𝐾 ) 2 𝑑𝑑𝑥𝑥𝑑𝑑𝑑𝑑 R + 𝜆𝜆 2 ∬ ( 𝐼𝐼 − R 𝐶𝐶 𝑣𝑣 ) 2 𝑑𝑑𝑥𝑥𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝜇𝜇 ∫ 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝐶𝐶 + 𝜈𝜈 ∬ 𝑑𝑑𝑥𝑥𝑑𝑑𝑑𝑑 R . (3)
I mewakil  citra, u intensitas rata-rata di dalam gambar, v intensitas rata-rata di luar gambar, C adalah kontur, R adalah domain di dalam kontur, R c adalah domain di luar kontur, serta 𝜆𝜆 1 , 𝜆𝜆 2 , 𝜇𝜇 , dan v adalah parameter penyekalaan. Setiap istilah dalam persamaan ini adalah bagian dari keseluruhan energi yang ditentukan dalam gambar dan merupakan nilai yang hendak diperkecil.

## C. Analisis Pengukuran Bentuk Kontur Glotis
Analisis pengukuran bentuk kontur glotis pada makalah ini menggunakan  parameter area dan eccentricity . Pada
(a) (b) (c) (d) (e) (f) Gbr. 2 Anatomi pita suara [13].
pengolahan citra digital,  area didefinisikan sebagai jumlah piksel gambar yang terdapat pada objek  [4], sedangkan eccentricity ( e ) adalah nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor ( b ) dengan foci ellips mayor ( a ) dari suatu wilayah/bentuk pada objek. Nilai eccentricity berada dalam rentang skala 0 sampai 1. Jika wilayah berbentuk memanjang (mendekati garis lurus), nilai eccentricity akan mendekati 1, sedangkan jika wilayah berbentuk lingkaran, nilai eccentricity akan mendekati 0  [18].  Penghitungan nilai eccentricity dideskripsikan pada Gbr. 3 dan (4).
𝐾𝐾 = � 1 − 𝑏𝑏 2 𝑎𝑎 2 . (4)

## D. Algoritme Pohon Keputusan (Decision Tree)
Metode klasifikasi ini  menggunakan representaasi suatu struktur pohon yang berisi alternatif-alternatif untuk pemecahan  suatu masalah  [7]  dan  memiliki struktur hierarki yang  terdiri atas nodes dan directed edges. Pohon keputusan memiliki tiga jenis nodes , yaitu sebagai berikut.
• Root Node, terletak di bagian paling atas dari suatu pohon. Root node tidak memiliki incoming edges dan zero atau disebut juga outgoing edges.
• Internal Node, yang  merupakan percabangan  dan  hanya memiliki satu masukan serta minimal dua keluaran.
• Leaf atau Terminal Nodes, yang hanya memiliki satu masukan dan tidak memiliki keluaran.
Proses dimulai dari root hingga leaf yang dilakukan secara recursive . Setiap percabangan menyatakan suatu kondisi yang harus dipenuhi dan pada setiap ujung pohon menyatakan kelas dari suatu data.
Membangun sebuah pohon keputusan dilakukan mengguna- kan  algoritme Hunt ( Hunt’s  algorithm ).  Algoritme Hunt merupakan algoritme yang secara recursive memartisi training records menjadi subset-subset. Misalnya, Dt adalah set training records , t adalah node , dan y adalah label kelas y ={ y 1 , y 2 ,…, y n }, maka  definisi dari algoritme  Hunt recursive adalah sebagai berikut.
1. Langkah 1: Jika semua records Dt memiliki kelas yang sama dengan yt maka t adalah leaf node dengan label yt .
2. Langkah 2: Jika Dt terdiri atas records yang memiliki kelas lebih dari satu, maka dipilih satu kondisi uji atribut untuk memartisi records menjadi subset yang lebih kecil.
Gbr. 4 Diagram blok sistem klasifikasi kondisi pita suara.
Algoritme  Hunt  akan bekerja jika setiap kombinasi nilai atribut ada pada training records dan setiap nilai kombinasi memiliki label kelas yang unik [19].

## III. D ESAIN S ISTEM
Gbr.  4  memperlihatkan  langkah-langkah utama  sistem klasifikasi kondisi pita suara dalam bentuk diagram blok.

## A. Akuisisi Citra
Akuisisi citra pada makalah  ini merupakan proses menangkap citra analog  sehingga diperoleh citra digital. Langkah ini disebut tahap awal pemrosesan. Citra pita suara diperoleh dari penelitian sebelumnya dan dokumentasi tenaga medis menggunakan laringoskop.

## B. Segmentasi Citra
Langkah selanjutnya adalah segmentasi citra menggunakan algoritme  Chan-Vese. Proses segmentasi bertujuan untuk mendapatkan citra biner,  dengan  warna hitam adalah latar belakang gambar dan warna putih adalah kontur area glotis.

## C. Ekstraksi Ciri
Langkah selanjutnya adalah ekstraksi ciri  dari kontur area glotis.  Dengan ekstraksi  ciri  dapat  diperoleh nilai parameter sebagai referensi untuk menentukan penyakit pita suara. Area kontur  glotis  diukur oleh area tersebut sehingga nilai dengan rentang tertentu akan diperoleh. Rentang nilai akan menjadi parameter dalam mengklasifikasikan citra  pita  suara. Semua kondisi pada pita suara, seperti paralisis, papilloma , granuloma , nodul , dan kista diukur di area kontur glotis. Objektivitas nilai didasarkan pada pengukuran citra biner. Selain parameter area, parameter  yang dimasukkan ke dalam klasifikasi adalah eccentricity .

## D. Klasifikasi Pohon Keputusan
Klasifikasi penyakit pada pita suara menggunakan algoritme keputusan bertujuan untuk menentukan kelas yang tepat dari citra uji berdasarkan citra yang diekstraksi sebelumnya. Algoritme  terdiri atas  nilai parameter yang sebelumnya telah diperoleh dari ekstraksi citra pita suara. Klasifikasi dilakukan dengan mengumpulkan citra pelatihan sehingga memiliki basis data rentang nilai yang nantinya dapat digunakan sebagai
Gbr. 3 Ilustrasi penghitungan nilai eccentricity.
perbandingan nilai dengan citra uji. Dalam merancang sistem ini,  algoritme  keputusan menggunakan metode pohon keputusan.  Parameter  yang digunakan adalah ekstraksi ciri berdasarkan pengukuran bentuk, yaitu area dan eccentricity .
IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, ada beberapa hasil sebagai berikut.
T ABEL II P ENGUKURAN B ENTUK K ONTUR N ORMAL
Citra Pita Suara Normal Pengukuran Bentuk Area Eccentricity Citra Normal 1 6.336 0,856525172 Citra Normal 2 5.131 0,856754102 Citra Normal 3 4.845 0,859053393 Citra Normal 4 5.144 0,856434454 Citra Normal 5 6.484 0,858558398 Citra Normal 6 9.425 0,855190771 Citra Normal 7 6.255 0,855288833 Citra Normal 8 5.188 0,857540073 Citra Normal 9 4.752 0,856675142 Citra Normal 10 5.054 0,855714185 T ABEL III P ENGUKURAN B ENTUK K ONTUR N ODUL Citra Pita Suara Nodul Pengukuran Bentuk Area Eccentricity Citra Nodul 1 5.966 0,891696875 Citra Nodul 2 5.085 0,896941857 Citra Nodul 3 4.652 0,895615564 Citra Nodul 4 4.822 0,892220170 Citra Nodul 5 6.009 0,891388323 Citra Nodul 6 9.558 0,897256940 Citra Nodul 7 6.130 0,892869048 Citra Nodul 8 4.978 0,894554825 Citra Nodul 9 4.673 0,895584029 Citra Nodul 10 5.010 0,897966034

## A. Hasil Segmentasi
Beberapa hasil segmentasi area kontur glotis  kondisi pita suara ditunjukkan pada Tabel I. Segmentasi ini menggunakan algoritme  Chan-Vese.  Tabel tersebut  mewakili setiap kondisi pita suara.
Terlihat pada Tabel I bahwa pada setiap kondisi citra pita suara dengan format citra RGB dilakukan proses segmentasi sehingga menghasilkan Regional of Interest (ROI) berupa area kontur glotis . Area kontur glotis tersebut merupakan citra biner sehingga dapat dilakukan analisis bentuk dari objek tersebut. Sebelum proses segmentasi citra menggunakan algoritme Chan-Vese dilakukan, citra masukan berupa citra RGB diubah menjadi citra keabu-abuan. Citra keabu-abuan tesebut berguna untuk menemukan rata-rata intensitas pada citra. Fungsi energi (3)  akan menunjukkan  proses  kontur berubah-ubah sehingga akan menghasilkan kontur pada citra. Pada tahap ini kontur belum menghasilkan area kontur glotis. Tahap selanjutnya adalah melakukan pengurangan citra hasil algoritme  Chan- Vese dengan citra berwarna putih yang besarnya sama dengan citra keluaran Chan-Vese . Hasil pengurangan matriks tersebut menghasilkan area kontur glotis saja seperti yang diperlihatkan pada Tabel I kolom area kontur glotis .

## B. Nilai Karaktersistik Pengukuran Bentuk
Setelah proses segmentasi citra pita suara, proses selanjutnya adalah  ekstraksi citra menggunakan parameter pengukuran bentuk kontur glotis.  Semua hasil pengukuran bentuk pada setiap kondisi pita suara disajikan pada Tabel II sampai Tabel VII.
T ABEL I H ASIL S EGMENTASI K ONDISI P ITA S UARA Citra Pita Suara Area Kontur Glotis Normal [5] Normal Nodul [5] Nodul Kista [5] Kista Granuloma [5] Granuloma Paralisis [5]
Paralisis
Perbandingan seluruh hasil pengukuran bentuk dijelaskan sebagai berikut.
Besar area pada kondisi normal,  kondisi nodul ,  kondisi granuloma , kondisi papilloma , dan kondisi kista tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Rentang besar area berkisar antara 9.558 piksel hingga 2.530 piksel. Akan tetapi,  terlihat pada Tabel IV kondisi pita suara paralisis memiliki perbedaan yang cukup jauh dengan kondisi-kondisi pita suara lainnya,  yaitu berkisar pada 725 piksel sampai 358 piksel, sehingga area dapat menjadi parameter untuk membedakan kondisi pita suara paralisis dan yang bukan paralisis.
Untuk nilai eccentricity ,  setiap kondisi memiliki rentang yang berbeda-beda sehingga dapat dijadikan suatu parameter untuk mengklasifikasikan kondisi pita suara. Tabel II menunjukkan kondisi pita suara normal  memiliki  nilai eccentricity pada rentang 0,855190771-0,859053393. Tabel III menunjukkan  kondisi pita suara nodul memiliki  nilai eccentricity maksimum 0,897966034 dan minimum 0,891388323.  Pada  Tabel  V,  kondisi pita suara granuloma memiliki  nilai eccentricity pada rentang 0,938589398- 0,941211721. Tabel VI menunjukkan bahwa kondisi pita suara papilloma memiliki nilai eccentricity pada rentang 0,677599891-0,688359669. Sedangkan Tabel VII menunjukkan  kondisi pita suara kista memiliki nilai eccentricity maksimum 0,97698869 dan minimum 0,974961802. Namun,  pada  Tabel  IV  kondisi pita suara paralisis memiliki nilai eccentricity dengan rentang 0,972489459-0,975636004.  Rentang nilai paralisis tersebut mendekati rentang nilai pada kondisi pita suara kista, sehingga
parameter eccentricity tidak dapat digunakan untuk me mbedakan kondisi paralisis dengan kondisi-kondisi pita suara lainnya.

## C. Kinerja Sistem
Berdasarkan  perhitungan data statistik, kinerja  sistem klasifikasi kondisi pita suara menggunakan metode pohon keputusan menghasilkan akurasi sebesar 98,3% dengan waktu latih  menggunakan  algoritme  pada  MATLAB  adalah  8,4405 detik.
Berdasarkan sistem klasifikasi penyakit yang diprediksi pada kondisi pita suara, hasil klasifikasi disajikan pada Gbr. 5. Pada gambar tersebut terdapat  satu  kesalahan  dalam memprediksi hasil sistem klasifikasi,  yaitu pada kondisi citra pita suara papilloma yang teridentifikasi sebagai kondisi citra pita suara normal.
Pada Gbr. 6 diperlihatkan model latih dari pohon keputusan yang digunakan pada makalah ini. Hasil dari nilai karakteristik pengukuran bentuk dapat mengklasifikasikan kondisi-kondisi pita suara  dengan rentang area dan eccentricity . Proses klasifikasi pada Gbr. 6 didefinisikan sebagai berikut.
1. Jika area kecil dari 1.627,5 dan besar sama dengan 1.627,5, maka hasil klasifikasi adalah kondisi pita suara paralisis.
2. Jika nilai eccentricity kecil dari 0,77175 dan besar sama dengan 0,77175,  maka hasil klasifikasi adalah kondisi pita suara papilloma .
3. Untuk rentang nilai eccentricity kecil dari 0,918278 dan besar sama dengan 0,918278,  terdapat empat  kategori kondisi pita suara sebagai berikut: kondisi normal jika
T ABEL IV
P ENGUKURAN B ENTUK K ONTUR P ARALISIS
Citra Pita Suara Paralisis Pengukuran Bentuk Area Eccentricity Citra Paralisis 1 506 0,972489459 Citra Paralisis 2 379 0,974944314 Citra Paralisis 3 358 0,973653438 Citra Paralisis 4 380 0,975415644 Citra Paralisis 5 477 0,974608847 Citra Paralisis 6 725 0,975636004 Citra Paralisis 7 486 0,974998268 Citra Paralisis 8 385 0,975163278 Citra Paralisis 9 363 0,973411909 Citra Paralisis 10 388 0,974625964 T ABEL V P ENGUKURAN B ENTUK K ONTUR G RANULOMA
Citra Pita Suara Granuloma Pengukuran Bentuk Area Eccentricity Citra Granuloma 1 5.637 0,939466693 Citra Granuloma 2 4.377 0,940591448 Citra Granuloma 3 3.970 0,941194879 Citra Granuloma 4 4.689 0,938589398 Citra Granuloma 5 5.528 0,940326208 Citra Granuloma 6 8.469 0,939750912 Citra Granuloma 7 5.334 0,941073238 Citra Granuloma 8 4.022 0,940544244 Citra Granuloma 9 4.001 0,941211721 Citra Granuloma 10 4.285 0,941045168
T ABEL VI P ENGUKURAN B ENTUK K ONTUR P APILLOMA Citra Pita Suara Papiloma Pengukuran Bentuk Area Eccentricity Citra Papiloma 1 3.524 0,681197862 Citra Papiloma 2 2.861 0,677599891 Citra Papiloma 3 2.685 0,681153659 Citra Papiloma 4 2.858 0,680233886 Citra Papiloma 5 3.584 0,679333531 Citra Papiloma 6 5.344 0,681662217 Citra Papiloma 7 3.278 0,686396213 Citra Papiloma 8 2.780 0,682539082 Citra Papiloma 9 2.640 0,679784340 Citra Papiloma 10 2.530 0,688359669 T ABEL VII P ENGUKURAN B ENTUK K ONTUR K ISTA Citra Pita Suara Kista Pengukuran Bentuk Area Eccentricity Citra Kista 1 4225 0,975920591 Citra Kista 2 3.364 0,976397953 Citra Kista 3 3.138 0,976988690 Citra Kista 4 3.441 0,976293654 Citra Kista 5 4.227 0,975512334 Citra Kista 6 6.480 0,975571487 Citra Kista 7 4.290 0,975989249 Citra Kista 8 3.455 0,976211606 Citra Kista 9 3.178 0,975785982 Citra Kista 10 3.417 0,974961802
nilai eccentricity kecil dari 0,875221; kondisi nodul besar sama dengan 0,875221;  kondisi granuloma kecil dari 0,958087; dan kondisi kista besar dari 0,958087.

## V. K ESIMPULAN
Sistem klasifikasi ini didesain untuk dapat mengklasifikasikan kondisi pita suara secara otomatis dari proses segmentasi hingga ekstraksi ciri  kontur  glotis. Proses segmentasi pada makalah ini menggunakan kontur aktif sehingga tidak diperlukan inisialisasi dari pengguna seperti penelitian sebelumnya yang  menggunakan metode Moore Neighbor Tracing .  Dalam menganalisis kontur glotis digunakan pengukuran bentuk,  yaitu area kontur dan nilai eccentricity , yang menghasilkan akurasi sebesar 98,3% dengan waktu latih 8,4405 detik. Sistem klasifikasi otomatis untuk diagnosis kondisi pita suara ini merupakan tahap penelitian pengembangan aplikasi diagnosis penyakit pada pita suara menggunakan pengolahan citra digital.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan  kepada Rumah Sakit Dustira Cimahi Poli THT-KL yang telah bersedia meminjamkan alat endoskop untuk mendukung penelitian ini.

## R EFERENSI
[1]  A. Méndez, B. Garcia, J. Vicente, I. Ruiz, dan  K. Sanchez, “Objective Model of Vocal Folds, Based  on Glottal Closure, Opening Angles and Morphologic Criteria,” 2007 9th Int. Symp. Signal Process. its Appl. (ISSPA 2007), 2007, hal. 1-4.
[2]  A. Mendez dan B. Garcia, “Vocal Folds Stroboscopic Image Processing for Otolaryngology,” in Med. Imaging Clin.  Pract. ,  Rijeka, Croatia: IntechOpen, 2013.
[3]  A. Méndez, B. García, I. Ruiz, dan  I. Iturricha, “Glottal Area Segmentation Without Initialization Using Gabor Filters,” Proc. 8th IEEE Int. Symp. Signal Process. Inf. Technol. (ISSPIT) 2008 , 2008, hal. 18–22.
[4]  C.F.J. Kuo, J. Kuo, S.W. Hsiao, C.L. Lee, J.C. Lee, dan  B.H. Ke, “Automatic and Quantitative Measurement of Laryngeal Video Stroboscopic Images,” Proc. Inst. Mech. Eng. Part H J. Eng. Med. , Vol. 231, No. 1, hal. 48–57, 2017.
[5]  B.G.L.  Pubiyangga, “Identifikasi Kondisi Pita Suara untuk Deteksi Kelainan Pita Suara dengan Metode Moore Neighbor Tracing,” Skripsi, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia, 2016.
[6]  J.M. Gutierrez-Arriola, V.  Osma-Ruiz, N. Seenz-Lechon, J.I. Godino- Llorente, R. Fraile, dan J.D. Arias-Londono, “Objective Measurements to Evaluate Glottal Space Segmentation from Laryngeal Images,” Proc. Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. EMBS , 2012, hal. 5396–5399.
[7]  A.M. Zorrilla dan B.G. Zapirain, “Vocal Folds Paralysis Study Using a Pre-Processing Stage of Gabor Filtering and Chan-Vese Segmentation,” 2010 IEEE Int. Symp. Signal Process. Inf. Technol. (ISSPIT 2010) , 2010, hal. 360–365.
[8]  C.F.J. Kuo, P.C. Wang, Y.H. Chu, H.W. Wang, dan  C.Y. Lai, “Using Image Processing Technology Combined with Decision Tree Algorithm in Laryngeal Video Stroboscope Automatic Identification of Common Vocal Fold Diseases,” Comput. Methods Programs Biomed. ,  Vol. 112, No. 1, hal. 228–236, 2013.
[9]  A. Quriba dan  M. Darweesh, “Voice  Changes  and Laryngo-Video- Stroboscopic Findings  in Patients with Vocal Fold Polyps and Cysts,” Egypt. J. Otolaryngol. , Vol. 31, No. 1, hal. 47-53, 2015.
[10]  R. Kasivisvanathan dan  A. McGlennan, “Vocal  Cord Granuloma and Voice Change Following Tracheal Intubation in an Actor,” J. Laryngol. Voice , Vol. 3, No. 1, hal. 32-33, 2013.
[11]  P.L. Harshad, V. Pujari, N.M. Channappa, dan  T.C. Anandaswamy, “Anesthesia Management in a Child With Laryngeal Papilloma Causing Near Complete Airway Obstruction,” Saudi J. Anaesth. , Vol. 9, No. 1, hal. 86–88, Jan. 2015.
[12]  B. Vachha, M. Cunnane, P. Mallur, dan G. Moonis, “Losing Your Voice: Etiologies and Imaging Features of Vocal Fold Paralysis,” J. Clin. Imaging Sci. , Vol. 3, No. 1, hal. 15, 2013.
[13]  (2017)  “Larynx anatomy” [Online],  http://www.edoctoronline.com/ medical-atlas.asp?c=4&id=21690, tanggal akses: 23-Dec-2018.
[14]  R. Munir, “Bab 11_Citra Biner,” in Pengolahan Citra Digital , Bandung, Indonesia: Informatika, 2004, hal. 169.
[15]  T.F. Chan dan L.A. Vese, “Active Contours Without Edges,” IEEE Trans.
Image Process. , Vol. 10, No. 2, hal. 266–277, 2001.
[16]  A.M. Zorrilla, N. El-Zehiry, B.G. Zapirain, and A. Elmaghraby, “Pathological Vocal Folds Features Extraction Using a Modified Active Contour Segmentation,” Majlesi Journal of Electrical Engineering , Vol. 4, No. 4, hal. 55-61, 2010.
[17]  A.M. Zorrilla, N. El-Zehiry, B.G. Zapirain, dan  A. Elmaghraby, “Pathological Vocal Folds Diagnosis Using Modified Active Contour Models,” 10th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications (ISSPA 2010) , 2010, hal. 504–507.
[18]  (2017) “Measure Properties of Image Regions - MATLAB Regionprops.” [Online], https://www.mathworks.com/help/images/ref/regionprops.html, tanggal akses: 23-Dec-2018.
[19]  M. Steinbach, P.-N. Tan, dan V. Kumar, "Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model Evaluation", in Introduction to Data Mining , London, UK: Pearson, 2005.
Gbr. 5 Hasil klasifikasi.
Gbr. 6 Model latih pohon keputusan.